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朝陽科技大學 資訊管理系 李麗華所指導 鐘凱倫的 水稻空拍影像植株定位與計數之YOLO輕量化研究 （2021），提出m1 m2晶片比較關鍵因素是什麼，來自於物件偵測、YOLOv4、無人機空拍影像、水稻植株計數、人工智慧。

而第二篇論文國立臺灣科技大學 化學工程系 陳秀美所指導 林奕儒的 鮑氏不動桿菌之紫膜生物光電感測晶片的開發 （2020），提出因為有 鮑氏不動桿菌、紫膜、生物傳感器、生物光電晶片的重點而找出了 m1 m2晶片比較的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

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*圖片內容截取自Google搜尋網站
**音樂與音效取自Youtube及Youtube音樂庫

水稻空拍影像植株定位與計數之YOLO輕量化研究

為了解決m1 m2晶片比較的問題，作者鐘凱倫 這樣論述：

水稻是一種非常重要的農產品，特別是亞洲地區，例如：台灣、日本、中國等，它是許多人每日必備的食物。水稻總出口值高達1億3千3百多萬美金，總共佔穀類以及其製品的出口值約24.7%之多。過去已有許多學者針對水稻不同面向進行研究，例如：運用機器學習來推估水稻產量、運用卷積神經網路來推估水稻抽穗日期及運用卷積神經網路來分類水稻葉子病害等。為了能更好的監控水稻產量，通常會在水稻幼苗時期就進行關注。過去許多學者使用影像處理技術來完成水稻植株的計數，但有可能因為天氣的不同使得影像色彩不一樣，而無法使用同一種方法來完成計數，也有可能因為有雜草或其他非水稻之障礙物造成計數上的錯誤，在過去研究中也幾乎沒有學者使用

物件偵測技術來植株定位。本研究透過機器學習的技術運用YOLO模型，探究物件偵測技術，來完成水稻植株定位與計數，為了改善模型效能並深入研究YOLOv4架構並進行調整，藉此模型調整來減少訓練時間與減少模型計算量，進而達成輕量化模型之目的。本研究藉由Yang等學者提供的水稻空拍影像資料集，建立一套物件偵測自動定位及計算植株之系統。本研究分別實驗了YOLOv3-tiny、YOLOv4-tiny、YOLOv3、YOLOv4，以及改良YOLOv4由本研究提出的YOLOv4-M1和YOLOv4-M2模型來進行實驗，從實驗可以得知本研究的YOLOv4-M1與YOLOv4-M2在訓練模型時，可以比YOLOv4節

省1.34與1.63倍的訓練時間，參數量比YOLOv4少了4000萬，還能同時維持相當的準確率，因此本研究所提之模型可用來改善無人機空拍稻田影像之水稻植株偵測及計數。

鮑氏不動桿菌之紫膜生物光電感測晶片的開發

為了解決m1 m2晶片比較的問題，作者林奕儒 這樣論述：

鮑氏不動桿菌 (Acinetobacter baumannii)為造成嚴重院內感染之病原體，其能引起肺炎、腦膜炎，甚至是高死亡率的菌血症，因此快速且靈敏的辨別出A. baumannii蔚為重要，唯有即時鑑定病原體才能增加施藥準確率，且避免用藥錯誤產生抗藥性並能有效降低死亡率。細菌視紫質 (bacteriorhodopsin, BR)存在於古生嗜鹽菌 (Halobacterium salinarum)的紫色細胞膜 (purple membrane, PM)中，其為受光激發會產生跨膜質子梯度差的光驅動質子泵，將此特性透過外接電路即可量測到光電流訊號。本論文即運用以PM為光電訊號轉換器之原理所製備

的PM生物感測晶片，以針對A. baumannii具有高度專一性的核酸適體為辨識因子，開發A. baumannii aptamer-PM複合生物光電感測晶片，用以檢測A. baumannii。首先對晶片製程中核酸適體架橋的種類與長度、檢測緩衝液中Na+濃度進行探討，尋求對檢測效果最為顯著之製備條件。如此以最佳製程製備的A. baumannii aptamer-PM複合生物光電感測晶片可檢測A. baumannii最低濃度至1E-1 CFU/mL，接續測試其對台灣常見七種菌血症菌株之分辨能力，結果顯示本論文開發的A. baumannii aptamer-PM複合生物光電感測晶片對A. bauma

nnii具有顯著區別能力 (p＜0.01，具有顯著差異性)。最後再利用結合辨識因子的奈米金進行訊號增強的探討，發現如此製程對A. baumannii之檢測限能降低至濃度1E-2 CFU/mL。

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